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title: "Datos de la Facultad de Ciencias Geológicas-Físicas"
autor: "Miguel Ángel Sanz Santos"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
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      - { title: "Datasets", href: "https://www.ucm.es/la-universidad-en-cifras", align: left }
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```{r setup, include=FALSE}
# Cargamos las librerías necesarias para los códogps a ejecutar en el panel
library(readr)   
library(readxl)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
library(flexdashboard)
library(rmarkdown)
library(DT)

# Hacemos la lectura de datos del fichero
datosUCM<- read_delim("datos_tratados.csv", delim = ";", escape_double = FALSE, 
                 trim_ws = TRUE)
# Hacemos la factorización de las columnas de centros y centros
datosUCM$CURSO <- factor(datosUCM$CURSO)
datosUCM$CENTRO <- factor(datosUCM$CENTRO)

datosUCM_1 <- filter(datosUCM, CENTRO=="GEOLOGICAS" | CENTRO=="FISICAS")

datosUCM_1$CURSO <- factor(datosUCM_1$CURSO)
datosUCM_1$CENTRO <- factor(datosUCM_1$CENTRO)

```


# Página 1 {data-icon=fa-database}
## Columna 1 {data-width=650}
### Tabla de datos totales
```{r}
# Creamos una tabla interactiva
tabla_interactiva <- datatable(datosUCM_1, options = list( pageLength = 25))
tabla_interactiva
```


## Columna 2 
### Gráfico totales anuales

```{r fig.width=10, fig.height=7}

ggplot(datosUCM_1) +
    geom_col(aes(x = CURSO, y = TOTAL, fill = CENTRO), position = "dodge",width=0.6) +   
  labs(subtitle = "Gráfico con fill = CENTRO y position = dodge",
       x = "Curso",
       y = "Total de alumno/as."
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 0.5, size = 8),
        # arriba(top), izquierda (left), derecha (right), abajo (bottom)
        legend.position = "right"  
        ) 
```


### Gráfico totales por género
```{r fig.width=10, fig.height=7}
g1 <- ggplot(datosUCM_1) +
  geom_point(aes(x = CURSO, y = TOTAL_HOMBRES),col = "#55dd55") +
  geom_point(aes(x = CURSO, y = TOTAL_MUJERES),col = "#ff55ff") +
  facet_grid(CENTRO ~ . ) +
  labs(title = "Comparativa por género",
       subtitle = "U.C.M.",
       x = "\n \n Color verde son hombres y color fusia son mujeres.",
       y = "Total de alumno/as \n" 
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust = 1, size = 8))

g2 <- ggplotly(g1)
g2
```


# Página 2 {data-icon=fa-database data-orientation=rows}
## Fila 1
### Comparación tipo alumnos

```{r fig.width=7, fig.height=10}
datosUCM_2_M <- select(datosUCM_1,CURSO,CENTRO,TOTAL_MUJERES,PORC_MUJERES)
datosUCM_2_H <- select(datosUCM_1,CURSO,CENTRO,TOTAL_HOMBRES,PORC_HOMBRES)

# Unifico los nombres de las columnas TOTAL_MUJERES y TOTAL_MUJERES a TOTAL
# Unifico los nombres de las columnas PORC_MUJERES y PORCL_MUJERES a PORC
# Ojo que empieza en el índice 0

colnames(datosUCM_2_M)[3] <-"TOTAL"
colnames(datosUCM_2_H)[3] <-"TOTAL"
colnames(datosUCM_2_M)[4] <-"PORCENTAJE"
colnames(datosUCM_2_H)[4] <-"PORCENTAJE"

# Añado la filas de H y M

datosUCM_2_M$SEXO <- rep('Mujer', times = nrow(datosUCM_2_M))
datosUCM_2_H$SEXO <- rep('Hombre', times = nrow(datosUCM_2_H))

# Ahora uno las tablas de Hombre y Mujer

datosUCM_5 <- bind_rows(datosUCM_2_M,datosUCM_2_H)


g3<-ggplot(datosUCM_5) +
  geom_boxplot(aes(y=TOTAL, x = CENTRO, fill = SEXO) ) +
  labs(title = "Distribución de las mujeres y hombres que estudian en la UCM",
       subtitle = "Gráficos de cajas, (geom_boxplot).",
       x = " ",
       y = "Número de estudiantes \n ",
       caption = "Fuente: El Centro de Inteligencia Institucional, UCM."
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(size = 10),
        #arriba(top), izquierda (left), derecha (right)
        legend.position = "top",
        )
g4 <- ggplotly(g3)
g4
```

## Fila 2 
### Comparación tipo alumnos 

```{r fig.width=7, fig.height=10}
g5<-ggplot(datosUCM_1, aes(x=CENTRO, y=TOTAL)) +
  geom_jitter(aes(color = CENTRO),width = 0.2) +
  labs(title = "Distribución de los alumnos que estudian en la UCM",
       subtitle = "Gráficos de cajas, (geom_boxplot)",
       x = " ",
       y = "Número de matriculas por año \n"
  )
g6 <- ggplotly(g5)
g6
```